本文针对山东七河生物科技股份有限公司（以下简称:七河生物）香菇菌棒销量预测靠经验、预测准确性差,香菇菌棒销售管理信息化程度低的问题,依托智慧七河生物创新工程项目、山东省重大科技创新工程项目—食用菌智慧工厂化生产关键技术研发与产业化,采用多元线性回归、机器学习模型等方法,构建了销量预测模型,同时开发了香菇菌棒销量预测与销售管理系统,为七河生物以销定产的模式提供了科学指导,从根本上避免了香菇菌棒供货不足或库存积压的问题,降低了损失。主要研究内容与结果如下:（1）香菇菌棒销售数据采集与处理。首先对2021年七河生物15330条销售订单数据进行处理,筛选订单数量过少的品种,保留订单数量大于100的品种;然后使用python爬虫获取天气、节假日、周末等数据特征,并与七河生物销售数据进行融合,生成实验数据集;然后对实验数据集中的销量影响因子做多元线性回归分析,排除影响因子之间的强共线性,确定香菇菌棒销量影响因子;最后对香菇菌棒销量影响因子进行特征工程处理,包括异常值剔除、缺失值剔除、类别特征的转换。经过独热编码转换,实验数据集的维度从6列扩充到94列。香菇菌棒销售数据的采集和处理,为建立模型提供数据基础。（2）构建了基于组合模型的香菇菌棒销量预测模型。通过分析香菇菌棒销量数据集,结合销量数据特征提出了一种基于集成学习的香菇菌棒销量预测模型。首先选取了XGBoost、Light GBM、Gradient Boost三个单一模型进行研究,经过模型调参及模型试验,得到Gradient Boost的平均绝对百分误差为2.77%,Light GBM的平均绝对百分误差为3.71%,XGBoost的平均绝对百分误差为3.32%,Gradient Boost在单一模型中误差最小,模型表现最好;基于模型调参和模型试验,将三个单一模型通过Stacking方法进行集成学习,得到Stacking组合模型,实验数据表明,Stacking组合模型平均绝对百分误差值为2.07%,相比单一模型,误差值更小,更能精准的预测香菇菌棒销量。（3）设计并实现了香菇菌棒销量预测与销售管理系统。基于Spring Boot、My Batis、My Sql等技术,设计并实现了香菇菌棒销量预测与销售管理系统,实现了香菇菌棒销售流程数据的录入、维护、检索、统计分析以及香菇菌棒的销量预测。通过实现香菇菌棒销售流程信息化管理,建立了香菇菌棒生产数据与销售数据之间的联系,保证了销售数据的准确性和可用性,为销量预测提供了扎实的数据基础,为企业的香菇菌棒销售提供了科学的理论依据,减少了企业供货不足或库存积压的情况,提升了企业竞争力。